基于CNN智能算法的路面损坏轻量化识别系统应用研究 |
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引用本文: | 王飞,王奔宇,韦靖峰,童戴舟.基于CNN智能算法的路面损坏轻量化识别系统应用研究[J].公路,2023(1):386-390. |
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作者姓名: | 王飞 王奔宇 韦靖峰 童戴舟 |
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作者单位: | 1. 浙江台州甬台温高速公路有限公司;2. 浙江交工集团股份有限公司设计院分公司 |
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摘 要: | 在日常巡查中开展路面损坏状况的科学检查和评定,及时采取干预性养护措施,才能长期、有效地将路面技术状况维持在较高水平。利用基于数字相机的路面图像快速采集系统和基于卷积神经网络CNN智能算法的路面损坏图像处理技术,构建路面损坏轻量化识别系统,通过对路面损坏图像样本的迭代训练,该系统的路面损坏识别准确度能达到90%以上。将该系统代替常规人工巡查方式,能够建立起高频、快速、全覆盖的路面健康巡检体系,实现路面损坏自动化识别及准确定位,提高了日常巡查的工作效率和质量。
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关 键 词: | 公路养护 路面损坏状况检测 轻量化识别系统 卷积神经网络 应用研究 |
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